Взгляд в будущее: Искусственный интеллект и лингвистика

Доцент Школы иностранных языков НИУ ВШЭ Осипов Даниил Владимирович рассказал о том, как остаться востребованным специалистом в период развития нейросетей, какая польза и риски скрываются за цифровыми помощниками, и почему лингвистам в эпоху общения с искусственным интеллектом будет отведена самая важная роль

freepik.com

В настоящее время стремительного развития цифровых технологий, которые прочно вошли в нашу жизнь, всё чаще возникает вопрос, сможет ли однажды искусственный интеллект полностью заменить специалистов конкретной отрасли.

О перспективах лингвистики в эпоху нейросетей мы пообщались с Даниилом Владимировичем Осиповым – доцентом Школы иностранных языков НИУ ВШЭ, кандидатом филологических наук, участником проекта НИУ ВШЭ «Консультанты по преподаванию в цифровой среде», преподавателем дисциплин «Английский язык» и «Кросскультурный менеджмент» для участников Президентской программы подготовки управленческих кадров.

– Даниил Владимирович, с какими вызовами сталкивается сфера лингвистики в век цифровых технологий?

– Началась эпоха, в которую тексты, содержащие смысл, может создавать не только человек. Мы ставим задачи, но уже не контролируем каждый элемент процесса. 

При этом важно отметить, что нейросети учатся на больших данных и пока допускают много ошибок. 

Если говорить о межкультурной коммуникации, нейросети знают о типологии культурных различий Герта Хофстеде, делении культур Эдварда Холла, классификации культур Ричарда Льюиса. Но в любом межкультурном диалоге ключевую роль играют нюансы, которые нейросети не могут учесть.

Поэтому эффективной может быть только совместная работа нейросетей и профильных специалистов. А одним из ключевых навыков в выстраивании коммуникации с искусственным интеллектом становится промпт-инжиниринг – умение правильно задавать нейросетям вопросы. 

Для этого необходимо поставить задачу, описать контекст, указать роль, привести примеры, отметить формат и задать тон. Также можно воспользоваться дополнительными показателями, например, указать важность (нейросети стоит подчеркнуть, насколько значимым для вас будет её ответ) и пообещать виртуальное вознаграждение (считается, что нейросеть может дать более развёрнутый ответ в таком случае).

– Сможет ли однажды искусственный интеллект заменить специалиста в сфере межкультурной коммуникации? И как остаться востребованным специалистом в условиях быстро меняющихся реалий?

– На мой взгляд, быть востребованным специалистом – значит уметь использовать в работе современные технологии, в том числе нейросети, сохраняя при этом критический подход. 

Оставаться конкурентным специалистом без применения нейросетей может стать нелёгкой задачей уже в ближайшем будущем. Учитывая, что нейросети общаются с нами на нашем языке, без специалистов, которые занимаются исследованием языка, не обойтись. 

Например, по данным агрегаторов Will Robots take my Job и Beyond Agency, преподаватели иностранных языков в зоне минимального риска, связанного с заменой специалистов искусственным интеллектом (вероятность 9-11%). 

Более того, уверен, что лингвистам в эпоху общения с искусственным интеллектом будет отведена самая важная роль.

– Как нейросети могут сегодня помочь специалистам в области изучения иностранных языков (преподавателям, переводчикам, специалистам по межкультурной коммуникации, исследователям)?

– Прежде всего, нейросети помогают ускорить рутинную работу. Например, преподаватели иностранных языков с их помощью могут быстро подготовить несколько вариантов тестов и других заданий, включив в промпт пример готового теста или задания. 

Задача усложняется, если вы хотите создать новое задание или текст. Качество ответа нейросети в таком случае будет зависеть от умения грамотно формировать промпт. 

На начальном этапе времени на разработку качественного промпта будет уходить почти столько же, сколько на подготовку материалов с нуля. Но впоследствии сформированный навык позволит значительно экономить рабочее время. 

Скоро будут появляться новые модели нейросетей, которые станут способными «рассуждать», а не просто брать и интерпретировать информацию из датасетов. Например, o1-preview уже может решать сложные логические задачи.  

Сегодня использование различных нейросетей позволяет создавать целый комплекс материалов:  

– генерирование текстов и диалогов с определенными устойчивыми словосочетаниями в ChatGPT, Perplexity, Merlin;

– озвучивание и генерирование звуковых эффектов в ElevenLabs;

– создание аватаров в Hedra.

С примером созданного видео-интервью по заданной теме можно ознакомиться по ссылке.

Комбинация нескольких нейросетей, грамотный промпт-инжиниринг позволяют не только ускорить выполнение задач, но также увидеть новые идеи в сочетаниях ответов на запросы.

ChatGPT, Claude – уже стали мультимодальными;

ElevenLabs, Suno, Udio – полезны для работы с аудио;

Midjourney, Stable Diffusion (локальная установка), Luma Dream Machine –создают изображения и видео;

KlingAI, MiniMax– новые нейросети, которые внесли ряд изменений в индустрию генерации видео и дали возможность создавать небольшие фильмы для разных профессиональных целей.

При этом у нейросетей, которые работают на разных языковых моделях, свои особенности, например: ChatGPT 4o логичен в ответах, Claude Sonnet 3.5 готов давать развёрнутые ответы, которые не так легко отличить от ответов человека; Gigachat склонен проявлять «этику» в ответах на «острые» вопросы.

Для тренировки устного перевода будет полезен CharacterAI или приложение ChatGPT в вашем смартфоне. CharacterAI позволяет создать персонажа, задать ему роль (например, отвечать на вопросы на испанском языке) и внести в базу знаний информацию по необходимой тематике. Пример диалога.

При переводе пословиц, поговорок, фразеологизмов нейросети по умолчанию выдают дословный вариант. Решением может стать запрос о поиске эквивалента, а не перевода:

Из архива Даниила Осипова

Нейросеть не напишет за вас научную работу, но поможет в подборе литературы. Хорошо с этим справляются Consensus и OpenRead, чьи базы постоянно пополняются. Если соединить поиск литературы с обработкой информации в ChatGPT или Claude с использованием Python, то можно существенно сэкономить время.

– Какие опасности и риски скрываются при обращении к нейросетям? 

– Качество полученной информации, безусловно, требует проверки. Факты могут быть придуманы или искажены, расчёты содержать ошибки. Здесь стоит подчеркнуть и филологический аспект: на выходе мы получаем хороший, логически выстроенный текст, но если его тщательно проанализировать, то в большинстве случаев обнаружим ошибки в примыкании и управлении. 

Помимо этого, мы можем передать нейросети в форме запроса информацию, содержащую конфиденциальные данные, которые попадают в общую базу знаний и могут быть извлечены третьими лицами. Поэтому при формировании запросов стоит быть предельно внимательными, особенно в рамках исследовательских проектов. Решением могут стать локальные версии нейросетей, установленные на собственный компьютер.

– Что представляет собой проект «Консультанты по преподаванию в цифровой среде», участником которого Вы являетесь?

– Проект нацелен на оказание преподавателям НИУ ВШЭ постоянной и квалифицированной поддержки по методическим вопросам преподавания в цифровой среде или в офлайн-среде, но с использованием цифровых образовательных технологий.

В настоящее время многие преподаватели НИУ ВШЭ, участвующие в проекте, проводят консультации по эффективному использованию нейросетей в образовательном процессе.

Более подробно с информацией можно ознакомиться на странице проекта.

– Даниил Владимирович, благодарим Вас за интересную беседу и ценные советы по эффективной работе с нейросетями.

– Большое спасибо!